Variables independientes y dependientes
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Estadísticas variable independiente
En la investigación sanitaria analítica suele haber dos tipos de variables. Las variables independientes son las que esperamos que influyan en las variables dependientes. La variable dependiente es lo que ocurre como resultado de la variable independiente. Por ejemplo, si queremos explorar si las altas concentraciones de gases de escape de los vehículos influyen en la incidencia del asma en los niños, los gases de escape de los vehículos son la variable independiente, mientras que el asma es la variable dependiente.
Una variable de confusión, o factor de confusión, afecta a la relación entre las variables independiente y dependiente. Una variable de confusión en el ejemplo de los gases de escape de los coches y el asma sería la exposición diferencial a otros factores que aumentan los problemas respiratorios, como el humo de los cigarrillos o las partículas de las fábricas. Dado que no sería ético exponer a un grupo aleatorio de personas a niveles elevados de gases de escape de los vehículos,[1] un estudio que compare dos poblaciones con una exposición diferencial a los gases de escape de los vehículos se basaría en un experimento natural, o en una situación en la que esto ya se produzca debido a factores no relacionados con los investigadores. En este experimento natural, una comunidad que vive cerca de concentraciones más elevadas de gases de escape de los vehículos puede vivir también cerca de fábricas que contaminan o tienen tasas más elevadas de tabaquismo.
Variables dependientes e independientes en la investigación
Por ejemplo, un científico quiere ver si el brillo de la luz tiene algún efecto en la atracción de una polilla por la luz. El científico controla la intensidad de la luz. Ésta sería la variable independiente. La reacción de la polilla a los diferentes niveles de luz (distancia a la fuente de luz) sería la variable dependiente.
Las variables independiente y dependiente pueden verse en términos de causa y efecto. Si se modifica la variable independiente, se observa un efecto en la variable dependiente. Recuerde que los valores de ambas variables pueden cambiar en un experimento y se registran. La diferencia es que el valor de la variable independiente es controlado por el experimentador, mientras que el valor de la variable dependiente sólo cambia en respuesta a la variable independiente.
Cuando los resultados se representan en gráficos, la convención es utilizar la variable independiente como eje x y la variable dependiente como eje y. El acrónimo DRY MIX puede ayudar a mantener las variables claras:
Analizar activamente las características de los dispositivos para identificarlos. Utilizar datos de geolocalización precisos. Almacenar y/o acceder a la información de un dispositivo. Seleccionar contenidos personalizados. Crear un perfil de contenido personalizado. Medir el rendimiento de los anuncios. Seleccionar anuncios básicos. Crear un perfil de anuncios personalizados. Seleccionar anuncios personalizados. Aplicar la investigación de mercado para generar información sobre la audiencia. Medir el rendimiento de los contenidos. Desarrollar y mejorar los productos.
Variable independiente psicología
Las variables dependientes e independientes son variables en la modelización matemática, la modelización estadística y las ciencias experimentales. Las variables dependientes reciben este nombre porque, en un experimento, sus valores se estudian bajo la suposición o exigencia de que dependen, por alguna ley o regla (por ejemplo, por una función matemática), de los valores de otras variables. Las variables independientes, por su parte, no se consideran dependientes de ninguna otra variable en el ámbito del experimento en cuestión[a] En este sentido, algunas variables independientes comunes son el tiempo, el espacio, la densidad, la masa, el caudal de un fluido,[1][2] y los valores anteriores de algún valor observado de interés (por ejemplo, el tamaño de la población humana) para predecir los valores futuros (la variable dependiente)[3].
De las dos, siempre es la variable dependiente cuya variación se estudia, mediante la alteración de los inputs, también conocidos como regresores en un contexto estadístico. En un experimento, cualquier variable a la que se pueda atribuir un valor sin atribuir un valor a ninguna otra variable se denomina variable independiente. Los modelos y experimentos comprueban los efectos que las variables independientes tienen sobre las variables dependientes. A veces, aunque su influencia no sea de interés directo, las variables independientes pueden incluirse por otras razones, como para tener en cuenta su posible efecto de confusión.
Variable dependiente ciencia
Las variables dependientes e independientes son variables en la modelización matemática, la modelización estadística y las ciencias experimentales. Las variables dependientes reciben este nombre porque, en un experimento, sus valores se estudian bajo la suposición o exigencia de que dependen, por alguna ley o regla (por ejemplo, por una función matemática), de los valores de otras variables. Las variables independientes, por su parte, no se consideran dependientes de ninguna otra variable en el ámbito del experimento en cuestión[a] En este sentido, algunas variables independientes comunes son el tiempo, el espacio, la densidad, la masa, el caudal de un fluido,[1][2] y los valores anteriores de algún valor observado de interés (por ejemplo, el tamaño de la población humana) para predecir los valores futuros (la variable dependiente)[3].
De las dos, siempre es la variable dependiente cuya variación se estudia, mediante la alteración de los inputs, también conocidos como regresores en un contexto estadístico. En un experimento, cualquier variable a la que se pueda atribuir un valor sin atribuir un valor a ninguna otra variable se denomina variable independiente. Los modelos y experimentos comprueban los efectos que las variables independientes tienen sobre las variables dependientes. A veces, aunque su influencia no sea de interés directo, las variables independientes pueden incluirse por otras razones, como para tener en cuenta su posible efecto de confusión.